Verbesserung von Brain-Computer-Schnittstellen mit On-Device-Lernen

Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIS) ermöglichen die Kommunikation zwischen dem Gehirn und externen Geräten. Sie sind besonders nützlich für Menschen mit Mobilitätsproblemen, da sie es ihnen ermöglichen, Computer oder Robotersysteme nur mit ihren Gedanken zu steuern. Eine der häufigsten Methoden, um die Gehirnaktivität zu messen, sind Elektroenzephalogramme (EEG), die elektrische Signale erfassen, die vom Gehirn erzeugt werden.

Mit der Verbesserung der Technologie werden BCIs effektiver und zugänglicher. Es gibt jedoch Herausforderungen zu bewältigen, insbesondere wenn man diese Systeme mit verschiedenen Personen anwendet. EEG-Signale können von Person zu Person stark variieren, was es schwierig macht, ein BCI-Modell, das auf eine Person trainiert wurde, bei jemand anderem gut funktionieren zu lassen. Diese Variation wird als Feature-Distribution-Drift bezeichnet.

#Die Herausforderung der Feature-Distribution-Drift

Feature-Distribution-Drift tritt auf, wenn sich die Eigenschaften der EEG-Signale von einem Nutzer zum anderen ändern. Das kann durch verschiedene Faktoren verursacht werden, wie Unterschiede in Haut, Haar oder sogar durch die Art und Weise, wie die Elektroden mit der Kopfhaut verbunden sind. Wenn BCIs mit Daten von bestimmten Personen trainiert werden, funktionieren sie möglicherweise nicht gut, wenn sie mit Daten von neuen Nutzern konfrontiert werden. Das führt zu einer verringerten Leistung und Effektivität des Systems.

Forscher haben verschiedene Methoden entwickelt, um die Leistung bei unterschiedlichen Personen zu verbessern. Ein gängiger Ansatz ist es, zusätzliche Trainingsdaten von jedem neuen Nutzer zu sammeln. Dieser Prozess kann jedoch zeitaufwendig sein und erfordert viele Rechenressourcen, was die Bereitstellung dieser Modelle in realen Szenarien behindern kann.

#On-Device-Learning für EEG-basierte Systeme

Um das Problem der Feature-Distribution-Drift zu lösen, bietet On-Device-Learning eine praktikable Lösung. Diese Methode ermöglicht es dem Modell, direkt auf dem Gerät aus neuen Informationen zu lernen und sich an die Signale von jedem neuen Nutzer anzupassen, ohne eine umfangreiche Neutrainierung auf einem Computer durchführen zu müssen. Mit diesem Ansatz kann das System seine Genauigkeit und Leistung kontinuierlich verbessern, während es mehr EEG-Daten von verschiedenen Nutzern verarbeitet.

Die Idee ist, einen leichten und effizienten Lernmotor zu schaffen, der auf tragbaren Geräten wie Smart Glasses oder Stirnbändern mit EEG-Sensoren läuft. Diese Geräte können ihre Modelle anpassen und ihre Leistung während der Nutzung verbessern, was die Erfahrung für die Nutzer nahtloser macht.

#Die Rolle der EEGNet-Architektur

Eines der Modelle, das in dieser Forschung verwendet wird, ist EEGNet, eine kompakte neuronale Netzwerkarchitektur, die speziell für EEG-basierte BCIs entwickelt wurde. Die Architektur ist leichtgewichtig, was sie geeignet für Edge-Geräte mit begrenzter Rechenleistung und Speicher macht. Das Ziel war es, EEGNet für das On-Device-Training anzupassen, sodass es direkt aus den EEG-Daten lernen kann, während sie gesammelt werden.

Das Modell beginnt, grundlegende Merkmale aus den EEG-Signalen mithilfe einer zeitlichen Faltung zu erfassen. Dadurch kann das Netzwerk Muster in den Daten erkennen. Danach analysiert eine tiefe Faltung einzelne Aspekte des Signals, um zusätzliche Informationen zu sammeln. Schliesslich wird ein Klassifikator hinzugefügt, um die Absichten des Nutzers basierend auf den verarbeiteten Daten vorherzusagen.

#Implementierung des On-Device-Learning-Motors

Um den On-Device-Learning-Motor zu bauen, verwendeten die Forscher einen energieeffizienten Prozessor, der für KI-Anwendungen gedacht ist. Dieser Prozessor kombiniert mehrere Kerne, um Aufgaben effizient zu bearbeiten, während er minimalen Strom verbraucht. Das ist entscheidend für tragbare Geräte, wo die Akkulaufzeit ein grosses Anliegen ist.

Der vorgeschlagene Lernmotor aktualisiert die Parameter des Modells schrittweise, während das Gerät neue EEG-Daten sammelt. Das Modell wird zunächst mit einem Datensatz von verschiedenen Nutzern trainiert, damit es allgemeine Muster erkennt. Wenn ein neuer Nutzer mit dem System interagiert, kann sich das Modell basierend auf den eingehenden Daten anpassen und so seine Genauigkeit in Echtzeit verbessern.

#Materialien und Techniken

Die Forscher verwendeten einen öffentlich verfügbaren Datensatz, der als Physionet EEG Motor Imagery Dataset bekannt ist, der EEG-Aufzeichnungen von Freiwilligen enthält, die verschiedene motorische Aufgaben ausführen. Dieser Datensatz ist ideal für das Training des BCI-Modells, da er eine Vielzahl von Signalen von mehreren Subjekten umfasst.

Während der Experimente führten die Freiwilligen verschiedene motorische Vorstellungsaufgaben durch, während ihre Gehirnaktivität mit EEG-Sensoren aufgezeichnet wurde. Die Daten wurden strukturiert gesammelt, sodass die Forscher bewerten konnten, wie gut der On-Device-Learning-Motor mit unterschiedlichen Eingaben von neuen Nutzern funktionierte.

#Ergebnisse und Leistungsbewertung

Die Leistung des On-Device-Learning-Motors wurde bewertet, indem die Genauigkeit des BCI-Systems mit und ohne On-Device-Training verglichen wurde. Die Ergebnisse zeigten signifikante Verbesserungen in der Klassifikationsgenauigkeit, wenn das System die On-Device-Lernmethode einsetzte.

Die Experimente zeigten, dass das Gerät, wenn es sich selbst mit Daten von nicht registrierten Nutzern trainierte, eine Steigerung der Klassifikationsgenauigkeit von über 7 % im Vergleich zur Nutzung des Modells ohne On-Device-Training erreichen konnte. Das zeigt, dass die Anpassungsfähigkeit des Systems effektiv war, um die Herausforderungen der Feature-Distribution-Drift zu bewältigen.

#Energieverbrauch und Effizienz

Neben der Genauigkeit war es auch wichtig, den Energieverbrauch des Lernmotors zu bewerten. Die Forscher analysierten, wie das System bei unterschiedlichen Taktraten und Energieeinstellungen abschnitt. Die Ergebnisse zeigten, dass eine kleinere Eingangsgrösse zu einem geringeren Energieverbrauch und schnelleren Inferenzzeiten führte.

Zum Beispiel konnte das Gerät bei der Verarbeitung von Daten mit einer bestimmten Konfiguration eine Inferenzzeit von rund 2,1 Millisekunden erreichen und verbrauchte dabei nur 0,10 Millijoule Energie pro Inferenz. Diese effiziente Leistung ist entscheidend für tragbare Geräte, da sie längere Nutzungszeiten zwischen den Ladevorgängen ermöglicht.

#Fazit und Ausblick

Insgesamt zeigte die Implementierung eines On-Device-Learning-Motors für EEG-basierte motorische Vorstellungs-Systeme vielversprechende Ergebnisse. Durch die Anpassung an die einzigartigen EEG-Signale jedes Nutzers konnte das System eine hohe Genauigkeit aufrechterhalten und die Benutzerfreundlichkeit verbessern. Das leichte EEGNet-Modell und die fortschrittliche Verarbeitungseinheit machen diese Technologie praktisch für alltägliche Anwendungen.

Mit dem Fortschritt der Technologie wächst auch das Potenzial für BCIs in Bereichen wie Rehabilitation und unterstützende Technologien. Die Fähigkeit, diese Systeme effizient zu personalisieren, wird das Nutzererlebnis verbessern und BCIs für Menschen mit Mobilitätsproblemen oder neurologischen Störungen zugänglicher machen.

In Zukunft können weitere Forschung und Entwicklung die Leistung dieser Systeme noch weiter steigern. Das Erkunden verschiedener Architekturen, Eingabestrukturen und Trainingsstrategien wird von unschätzbarem Wert sein, um die nächste Generation von BCIs zu schaffen, die zuverlässig, anpassungsfähig und benutzerfreundlich sind.